RAG для SEO: работаем с нейросетями без дураков
Если вас уже тошнит от сгенерированных chatGPT текстов про то, как генерировать тексты в chatGPT для никого – это не повод отказываться от использования нейросетей для SEO. В этой статье разберем более здравый подход к работе с контентом с помощью LLM (больших языковых моделей): RAG, генерацию с расширенным поиском.
Добрый день, Я не так близко знакома с темой. AI помощники , тот же coze AI, они разве не работают как вы пишете? Загружаешь в них свою базу знаний и вперёд. Это конечно чат бот, но обученный по твоим материалам. Теоретически и статью напишет.
Надо смотреть. Возможность подгрузки документов есть сейчас практически у любых чат-ботов, но это не совсем то:
а) Важен размер контекстного окна и сохранения этого контекста
б) Сама архитектура RAG – это про устранение тех мест, где LLM буксует. Фактически, мы отдаём ей таблицу некоторых стандартных вопросов и список стандартных ответов к ним.
Возможность точной настройки и дообучения LLM (fine-tuning) уже исключается разработчиками. RAG –то, что должно дообучение заменить.
coze AI потестирую спасибо. Подготовка данных в этой теме - чуть не самое важое, а готовых алгоритмов никто не даёт. У этих есть руководство: https://www.coze.com/docs/database.html